一种用于多目标线性规划问题的交互式模糊满意度方法及其应用

提出了一种新的交互式模糊满意度方法，用于通过假设决策者（DM）对每个目标函数具有模糊目标来解决多目标线性规划问题。通过与DM的互动，量化其模糊目标，提取相应的隶属函数，包括非线性函数。在确定隶属函数以生成候选满意解决方案（也是帕累托最优）的基础上，如果DM指定参考隶属值，则通过联合使用二分法和线性规划方法解决最小最大问题，并为DM提供相应的帕累托最优解以及隶属函数之间的权衡率。然后，考虑当前的隶属函数值以及权衡率，DM通过更新其参考隶属值作出响应。通过这种方式，可以在更新DM的参考隶属值的过程中高效地从帕累托最优解集中得出DM的满意解决方案。基于所提出的方法，编写了一个时间共享计算机程序，并展示了其在自动化仓库中的包系统优化操作问题中的应用，以及计算机输出结果。